一种基于模糊规则遗传算法在车间布置中的应用

提出了一种将模糊控制规则引入遗传算法的方法．根据每一代种群中所有个体适应度值的变化，对交叉概率、变异概率和染色体交叉长度进行模糊调整，很好地抑制了遗传算法的早熟现象，提高了搜索的效率．归纳出模糊调整规则，并叙述了应用模糊规则对交叉概率、变异概率和染色体交叉长度进行调整的策略；给出了模糊控制器的设计．用该模糊遗传算法对制造系统中的车间布置问题进行了仿真．结果表明，该算法是一种效率很高的寻优方法．     

轮式机器人遗传模糊神经网络转向控制

针对数学模型复杂的轮式机器人的转向控制问题，使用基于遗传算法的模糊神经网络转向控制方法．首先建立车辆的神经网络模型，然后构造模糊神经网络控制器，再用遗传算法寻找模糊神经网络控制器的参数，最后提高控制器对速度变化的适应性．仿真表明，该方法可以对机器人的转向进行有效控制，效果良好，能适应各种不同速度变化，是一种有实用意义的控制方法．     

基于视觉的足球机器人决策规划研究进展

机器人足球比赛的核心系统是决策规划。对整个机器人足球决策子系统分层加以论述，主要介绍了国内外关于机器人足球决策的一些主要研究成果和最新进展。既介绍了传统的基于规则的方法，也讨论了基于模糊逻辑、遗传算法、强化学习等智能方法的决策技术。并就关键问题进行了分析和探讨，同时对机器人足球的发展趋势做了展望。     

基于GA的模糊技术在"牧羊"机器人驱动系统中的应用

针对"牧羊"机器人研究中的理想系统与实际系统的模型匹配问题,为提高机器人的运动精度,在控制器的设计中,将模糊控制和遗传算法结合起来进行优化,实现了对机器人2个驱动电机的协调控制.在优化遗传算子的基础上,根据训练样本,自动生成模糊规则,从而提出了一种模型不确知的复杂系统过程控制方法;在优化隶属函数的同时,能生成模糊规则.最后用仿真实验证明了该方法的有效性.     

一种使用遗传算法生成模糊控制器的方法

提出一种使用遗传算法生成模糊控制器的方法．设计人员只需设置性能指数或适值函数,而模糊规则的数目、隶属函数的参数以及模糊控制器的规则都可通过遗传算法自动生成．描述了一种具有局部优化机制的遗传算法,给出的应用实例表明该算法具有良好的适用性     

一种基于遗传算法多维模糊分类器的构造方法

 提出了一种新的模糊遗传机器学习方法.在该方法中将每一模糊规则作为遗传算法中的一个个体,且具有相应的适应度函数值;在获取模糊规则的同时,还对每个属性维的模糊划分进行学习;另外,方法引入了基于相似性的选择机制,减轻了选择机制对低适应函数值个体造成的选择压力,保持了种群的多样性,从而很大程度改善了遗传算法收敛到局部解的问题.经实验结果表明,该方法在多维模糊分类器的构造问题上具有比较良好的性能.     

一种使用遗传睡法生成模糊控制器的方法

提出一种使用遗传算法生成模糊控制器的方法，设计人员只需设置性能数或适值函数，而模糊规则的数目，隶属函数的参数以及模糊控制器的规则都可通过遗传算法自动生成。描述了一种具有局部优化机制的遗传算法，给出的应用实例表明算法具有良好的适用性。     

Job-shop的实时调度

利用神经网络和启发式分派规则设计了一种Job—shop的实时调度算法，该算法首先在离线时用遗传算法训练神经网络得到调度的启发规则，在加工开始时根据一些动态特性对要执行的工件操作进行模糊分类，然后再根据启发规则对分类后的操作进行在线调度．基于这种算法，用模糊神经网络设计了一个Job—shop实时调度器，最后结合实时调度和重调度问题进行了仿真．通过与FIFO与LR(Lagrangian Relax)的比较，证明提出的算法是高效和可行的．     

模糊控制在热电厂尖峰加热器温度控制中的应用

针对热电厂供热系统尖峰加热器温度控制的现状。提出了一种智能控制的方法——温度的模糊控制，采用遗传算法寻优隶属函数参数，利用自组织近邻聚类法处理输入输出数据对，结合数据产生模糊规则和语言规则的方法得到模糊规则．仿真结果表明，所设计的模糊控制器控制性能可达到预定的效果。     

基于模糊推理的踢球技术在足球机器人中的实现

提出一种基于模糊规则作为先验知识的启发式搜索算法，解决足球机器人中的踢球问题．算法借助球员控球空间的离散化，采用模糊规则对离散后的动作进行评价，成功地描述了球在状态空间任意一对离散点间移动的代价值．以此作为路径寻找的启发性知识，通过启发式搜索算法可寻找到最优的解决方案。     

采用神经网络和遗传算法组合的自学习模糊控制器

本文提出一种新型的、采用神经网络和遗传算法组合自学习构造模糊控制器的方法。该方法将神经网络的实时增强学习能力融合于遗传算法的全局搜索中,提高了系统的收敛速度、实时学习能力和控制性能,而不需要提供系统动力学知识和先验控制经验。作者以倒立摆系统和家用空调器作为控制对象,通过仿真计算检验了该方法的有效性。     

机器人模糊学习控制

针对机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种模糊学习算法,并设计出结构合理的模糊学习控制器,该控制器通过自身从过去趋向的学习能力可自动调整其模糊控制规则。将这种方法用于一个两自由度机械手的控制,仿真结果显示控制效果良好,所提出的控制器比惯用的模糊控制器展示出更良好的应用前景。     

基于遗传算法的动态模糊模型辨识非线性系统方法

针对复杂的动态系统,提出了一种基于遗传算法的模糊模型辨识方法,给出了学习模糊规则的新算法,探讨模糊推理方法和遗传学习算法用于非线性系统建模的问题,仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于双层自适应遗传算法的机器人参数辨识

激励轨迹的选取和优化是机器人动力学参数辨识的重要基础.为了提高机器人动力学参数的辨识精度,以SCARA机器人为研究对象,设计了基于双层自适应遗传算法的机器人激励轨迹优化方案.运用Newton-Euler法建立了机器人的动力学模型,并对机器人的动力学模型进行线性分离,得到了机器人的最小惯性参数集和对应的观测矩阵.分析机器...     

基于模糊-粗糙集模型的一种归纳学习方法

对传统粗糙集理论进行了扩展，提出了一种模糊-粗糙集模型。利用模糊集理论和Koho-nen网络自组织映射算法对决策表的连续属性进行模糊化，并用模糊贴近度构造模糊相似矩阵，把普通粗糙集的不可分辨关系推广为模糊相似关系。提出一种基于模糊-粗糙集模型的归纳学习算法FRILA，此算法和决策树算法相比，具有得到的规则数目少、规则表示简单等优点。实例验证了此方法的有效性。     

非完整移动机器人轨迹跟踪的最优模糊控制

针对非完整机器人动力学的高度非线性、不确定性以及不能采用连续状态反馈实现渐近稳定等特点,提出了基于遗传算法的非完整移动机器人轨迹跟踪的最优模糊控制方案,通过遗传算法对模糊规则进行优化,有效地确定出模糊逻辑控制器的结构和参数,从而达到理想的跟踪特性,数字仿真实例表明这种方法是可行的。     

煤矿救援蛇形机器人环境建模方法研究

煤矿救援机器人的研究对煤矿救灾工作的顺利开展有着重要的现实意义,简要分析了煤矿救援机器人在环境建模方面的研究现状,针对煤矿事故发生后,救援蛇形机器人如何在恶劣的井下进行环境识别和建模,提出了一种变结构模糊神经网络的多传感器数据融合算法。重点讨论了该算法的原理,结合煤矿井下的特殊环境和蛇形机器人自身结构特点,采用超声波传感器、红外测距传感器、激光雷达传感器组来获得障碍物的距离、位置信息及环境类型信息,然后,利用模糊神经网络对这些信息进行融合,采用改进的BP算法对网络进行学习,通过对结论网络权值的调整,择优选取模糊规则,从而自动的调节模糊神经网络的结构。以机器人在靠近障碍物时的八类典型环境标志为依据,通过模糊神经网络识别出障碍物的形状,完成环境的建模。利用实验获得的一组数据进行了仿真,结果表明该算法实现了在不同环境中模糊隶属函数的自动生成和模糊规则的择优提取,适用于复杂的非线性系统,对于煤矿救援蛇形机器人的环境识别和建模是一种行之有效的方法。     

基于计算智能的模糊规则自动生成

介绍模糊控制开发系统中隶属函数编辑、模糊规则生成与优化、目标代码生成的原理和功能,提出了基于多层感知器网络、五层模糊神经网、遗传算法的模糊规则自动生成算法,并给出各算法特点和结果分析     

随动系统中机器人行走路径的规划研究

把模糊控制算法引入到神经网络中,从而使得模糊控制器规则的在线精度和神经网络的学习速度均有较大的提高,使移动机器人具有较为迅速的反应能力。实验室仿真证明了模糊神经网络在移动机器人路径选择中的智能性。     

多输入多输出复杂过程的模糊建模

针对 MIMO复杂过程提出一种通过实验数据获取模糊系统模型的方法 ,即将每一维输入变量的论域进行等间隔分割后确定出模糊规则的前件参数和规则总数 ,再由一种调整算法通过对实验数据的学习得到模糊规则的后件参数。理论分析说明这种模糊规则后件参数学习算法是收敛的、所建模糊模型能够以要求的精度逼近已知的实验数据。仿真举例验证了所述模糊建模方法的有效性并说明了所建模糊规则模型有较好的泛化能力